AIF-C01#75(fundamentals-ai-ml)
機械学習オペレーション（MLOps）において、Infrastructure as Code（IaC）を使用する利点はどれですか？
正解：C
正解の根拠
Infrastructure as Code (IaC) は CloudFormation や CDK、Terraform を用いてインフラ構成をコード化する手法で、MLOps では訓練ジョブ・推論エンドポイント・パイプラインの再現可能なデプロイを実現します。これによりスケーラブルかつ環境間で一貫性のあるリソース展開が可能となり、開発・ステージング・本番環境を均一に管理できます。
MLOps での IaC 効果
| 観点 | 効果 |
|---|---|
| 再現性 | 同一構成を複数環境に展開 |
| 一貫性 | 手動操作による差異を排除 |
| スケーラビリティ | テンプレートで容易に複製・拡張 |
| 監査性 | Git による変更履歴管理 |
不正解の理由
- A: ハイパーパラメータチューニングはモデル学習の工程であり、IaC によるインフラ管理とは技術領域が異なります。
- B: IaC は記述したインスタンスタイプをそのまま展開する仕組みで、自動的に高性能インスタンスを選定する機能ではありません。
- D: IaC は構成記述を反映するだけで、コスト最小化のために低コストインスタンスへ自動置換する機能は持ちません。
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